# 调用pytorch
import torch

# torch.is_storage(判断对象)
# 示例
# 判断对象是否为存储对象
print(torch.is_storage(torch.tensor([1, 2, 3])))  # False
print(torch.is_storage(torch.tensor([1, 2, 3]).untyped_storage()))  # True 

# 注意TypedStorage 已被弃用，未来将被移除。取而代之的是 UntypedStorage。
#如果直接使用存储（storage），应该使用 “tensor(内容).untyped_storage()” 而不是 tensor.storage()。

# 说明
# torch.is_storage(判断对象)函数用于判断对象是否为存储对象，返回一个布尔值。   
# 如果对象是存储对象，则返回True，否则返回False。
# 在示例中，torch.tensor([1, 2, 3])是一个张量对象，不是存储对象，所以返回False。而torch.tensor([1, 2, 3]).storage()是一个存储对象，所以返回True。
# 注意
# torch.is_storage(判断对象)函数只能判断对象是否为存储对象，不能判断对象是否为张量对象。    
# 如果要判断对象是否为张量对象，可以使用torch.is_tensor(判断对象)函数。